Oracle האיצה פי 10 עם AI — ויצרה צווארי בקבוק חדשים

Oracle נכנסה לעולם ה-AI הפנימי מאוחר — ועכשיו משלמת את המחיר

כשחברה מרוויחה מיליארדים ממכירת תשתיות ענן ללקוחות שרוצים להריץ AI, מצופה שה-AI יהיה חלק מה-DNA הפנימי שלה. אבל Oracle, כך מתברר, הגיעה למסיבה הזאת די מאוחר. רק בשנה שעברה, לדברי קו-מנכ"ל החברה Clay Magouyrk, החברה עדיין לא הצליחה להבין איך לעשות שימוש נרחב ב-AI גנרטיבי בתוך הארגון עצמו.

וזה לא שהם לא ניסו. Oracle כן התקדמה עם AI בתחום תמיכת הלקוחות, אבל בכל הנושאים האחרים — מפתחים, צוותי מכירות ומחלקות כספים — השימוש היה מוגבל מאוד.

המצב השתנה באפריל ובמאי האחרונים, אז החברה פרסה את ChatGPT Enterprise של OpenAI ואת Codex, כלי פיתוח התוכנה של החברה. מה שקרה אחר כך היה מרשים, מפחיד ושנוי במחלוקת — בבת אחת.

80% אימוץ בשלושה חודשים — והמחיר

מנהלת מערכות המידע הראשית של Oracle, Jae Evans, סיפרה לעובדים שהחברה לא רק הפכה את הכלים לזמינים, אלא גם קבעה סטנדרטים ארגוניים, בקרות אבטחה ומדיניות פנימית. התוצאה: שיעור אימוץ של 80% בתוך שלושה חודשים בלבד.

"הפכנו את זה לקל לשימוש ולאימוץ, אז אולי קצת קיבלנו הלם מהמחירים", אמרה Evans. עכשיו החברה מספקת לעובדים נראות לגבי באילו מודלים הם משתמשים וכמה הם עולים.

ופה נכנס הצד הפחות כיפי. מודל GPT-6 Astra של OpenAI עולה פי 2.5 יותר ממודלים אחרים. Evans ציינה שאפשר להעביר משימות שגרתיות למודלים זולים יותר — אבל בפועל, כשהעובדים כבר מתלהבים ממהירות העבודה, אף אחד לא רוצה לחזור לגרסה החלשה יותר.

קוד נכתב בשבוע — אבל המוצר לא יוצא מהר יותר

וכאן מגיע החלק שהכי רלוונטי למי שעובדים בצוותי פיתוח:

"אנחנו רואים מפתחים שמסוגלים לייצר קוד באמצעות הכלי הזה תוך שבוע. בדרך כלל, זה היה לוקח לצוות שלם רבע שנה עד שלושה רבעי שנה לפתח."

קחו רגע לעכל את זה — קפיצה מזמן עבודה של רבעונים לשבוע עבודה. זה נשמע כמו חלום. אבל Evans ו-Magouyrk הודו שכתיבת הקוד המהירה יותר יוצרת צווארי בקבוק חדשים במקומות אחרים בתהליך ההנדסי.

כשאתם מייצרים קוד פי 10 יותר מהר, אבל הבדיקות, ה-Code Review, ה-Integration Testing והפריסה לא מואצים באותו קצב — אתם בעצם יוצרים תור. הקוד מוכן, אבל הוא תקוע בשלב הבא של ה-pipeline. ו-Evans אישרה את מה שכולנו חושדים: נכון לעכשיו, ההאצה בכתיבת הקוד לא מתורגמת למוצרים שיגיעו ללקוחות מהר יותר.

החובות שמממנים את החגיגה

ו-Oracle לא רק מוציאה כסף על AI פנימי. החברה השקיעה מיליארדים בשנים האחרונות בבניית תשתית ענן ללקוחות אחרים שרוצים להריץ AI. ויש לה הסכם ענק עם OpenAI — 300 מיליארד דולר.

כדי לממן את כל זה, Oracle נטלה חובות כבדים. נכון לסוף הרבעון הראשון של שנת הכספים 2027 (שהסתיים באוגוסט), התחייבויות החברה מסתכמות ב-125 מיליארד דולר. לשם השוואה, השווי בספרים של החברה הוא כ-67 מיליארד דולר בלבד — מה שמציב עומס משמעותי על המאזן.

וההוצאות על הון (Capex) הן מטורפות: 28 מיליארד דולר ברבעון הראשון לבדו, אחרי 56 מיליארד דולר בכל שנת הכספים 2026. וזה עוד לפני שדיברנו על עלויות התפעול השוטפות של מרכזי הנתונים החדשים.

המניה ירדה ב-56% — אבל ההכנסות גדלות

משקיעים לא אהבו את הסיכונים. המניה ירדה ב-56% מהשיא שלה לפני כשנה. הספקות לגבי היכולת של OpenAI לקיים את התחייבויותיה בהסכם הענק תרמו לירידות החדות.

אבל יש גם צד אופטימי: הכנסות הענן של Oracle גדלות ב-60% בשנה. הביקוש לתשתיות AI גבוה וצומח מהר. החברה לא הסתפקה ב-OpenAI — יש לה הסכמים נוספים עם שחקניות AI גדולות.

אז מה ישראלים יכולים לקחת מהסיפור הזה?

ראשית, הלקח על אימוץ AI פנימי הוא אוניברסלי: גם ענקית עם משאבים אינסופיים מגלה שהמהירות יוצרת צווארי בקבוק. אם אתם בונים מוצרי AI או מטמיעים אותם בארגון שלכם, תהיו מוכנים לכך שכתיבת קוד מהירה יותר לא פותרת הכול — היא רק מעבירה את הלחץ למקומות אחרים.

שנית, שאלת העלויות היא קריטית. כשמחירו של מודל אחד גבוה פי 2.5 ממחירם של אחרים, אתם צריכים אסטרטגיית ניתוב ברורה — איזה מודל מתאים לאיזו משימה. אם אתם כותבים prompt שעובד ב-GPT-6 Astra, תשאלו את עצמכם: האם מודל זול יותר באמת ייתן תוצאה מספיק טובה?

ושלישית, זה סיפור על חברת ענן שמשקיעה הון עתק כדי לספק תשתיות AI — אבל גם משתמשת באותם כלים שהיא מוכרת. כשלקוחות רואים שהספק עצמו מתמודד עם אותם אתגרים שהם מתמודדים איתם, זה בונה אמון. או מפחיד. תלוי בעיני המתבונן.

בסוף, מישהו צריך לשלם את החשבון על מרכזי הנתונים האלה. 125 מיליארד דולר בחובות ו-300 מיליארד דולר בהסכם עם חברה שעדיין לא ברווחיות מלאה — זה הימור. אם ה-AI באמת ימשיך לצמוח בקצב הזה, ההימור ישתלם. אם תהיה האטה, למשקיעים יהיו הרבה שאלות קשות.